Scala และ Spark สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

หลักสูตรนี้จะนำคุณไปสู่แนวคิดหลักของการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ แสดงให้คุณเห็นว่าคุณสามารถใช้ความเร็วของ Apache Spark ได้อย่างรวดเร็วอย่างไร โดยใช้แบบจำลองการทำงานที่เรียบง่ายของ Scala คุณจะเรียนรู้การเปลี่ยนแปลงจากการเขียนโค้ดพื้นฐานในระบบไปสู่การออกแบบระบบข้อมูลที่สามารถปรับขนาดได้หลายระดับ ด้วยการอ่านคำอธิบายที่ชัดเจนและวิเคราะห์ตัวอย่างโค้ดที่ใช้ได้จริง คุณจะสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งในระบบที่สามารถกระจายได้ คุณจะเรียนรู้อะไร - เข้าใจหลักการพื้นฐานของการกระจายคอมพิวเตอร์ การประมวลผลคลัสเตอร์ และโมเดลความจำของสปาร์ค - ประยุกต์ใช้หลักการเขียนโปรแกรมฟังก์ชันใน Scala เพื่อจัดการกับการรวบรวมข้อมูลที่กระจายอยู่อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ - ระบบ API ของ Master Spark รวมถึง DataFrames และ Datasets สำหรับการแปลงข้อมูลที่เหมาะสม - เขียนคำถาม Spark SQL อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีโครงสร้างและโครงสร้างครึ่งหนึ่ง - ปรับแต่งข้อมูลในระบบไพพลิเคชั่น เพื่อให้อ่านและเขียนข้อมูลได้ในรูปแบบใหม่ เช่น Parquet และ Delta Lake - ฝึกการระบุและแก้ไขปัญหาการทำงานที่พบบ่อย ในงานกระจายข้อมูล หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วย คำศัพท์พื้นฐานของ big data, ไวยากรณ์พื้นฐานของ Scala และหลักการหลักของการกระจายข้อมูล ก่อนที่จะย้ายไปยังการจัดการข้อมูล, การออกแบบ API และกระบวนการทำงานที่เหมาะสม หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นกับ big data รวมถึงนักพัฒนา, นักวิเคราะห์ข้อมูล, และวิศวกรข้อมูลที่มีความฝัน ที่จะเรียนรู้การประมวลผลแบบกระจายจากพื้นฐานขึ้นไป โดยไม่ต้องมีประสบการณ์ก่อนหน้านี้กับ cluster เริ่มอ่านวันนี้เพื่อปลดล็อคพลังของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบกระจายตัว ด้วย Scala และ Spark